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Entrenamiento Especializado

Modelado Econométrico con EViews: Modelos de Regresión Lineal y Series de Tiempo

Dirigido a:

Directores, Analistas, Profesionales, Estudiantes, Investigadores y en general a todas las personas que por su labor estén interesadas en profundizar los conceptos necesarios de Modelado Econométrico y su implementación en Eviews.

Objetivo:

  • Interpretar los estadísticos y resultados generados para el análisis y toma de decisiones.
  • Estimar y validar los supuestos del Modelo de Regresión Tradicional.
  • Revisar los conceptos necesarios para el Análisis y Estimación de Modelos de Series de Tiempo.

Temario:

Introducción al manejo de EViews
  • Menú de Ayuda.
  • Tipos de Objetos.
  • Importación de Datos.
  • Conversión de Frecuencias en Series de Tiempo.
  • Análisis Descriptivo de la Información: Principales Momentos de la Distribución de Probabilidad.
  • Prueba de Normalidad de Jarque Bera.
  • Pruebas de Hipótesis.
  • Gráficos para presentación de Resultados: Histograma, Boxplot, Scatter Plot.
  • Principales funciones Matemáticas y Estadísticas para la generación de variables. 

Modelo de Regresión Lineal
  • Propiedades deseables de los Estimadores.
  • Estimación e Interpretación del Modelo de Regresión.
  • Formas funcionales para la interpretación de resultados.
  • Pruebas de Significancia Individual y Global del Modelo de Regresión.
  • Validación de Supuestos y Pruebas de Diagnóstico.

Modelo de Regresión Lineal
  • Propiedades deseables de los Estimadores.
  • Estimación e Interpretación del Modelo de Regresión.
  • Formas funcionales para la interpretación de resultados.
  • Pruebas de Significancia Individual y Global del Modelo de Regresión.
  • Validación de Supuestos y Pruebas de Diagnóstico.

Fundamentos de Series de Tiempo
  • Definición de Proceso Estocástico.
  • Definición de Series de Tiempo.
  • Componentes de una Serie de Tiempo: (Tendencia, Estacionalidad, Ciclicidad, Outliers, Intervenciones y Aleatoriedad).
  • Diferencia entre Etapa de Ajuste, Validación y Pronóstico.
  • Estadísticas de Error: (RMSE, MAD, MPE, MAPE y Coeficiente de Desigualdad de Theil)
  • Técnicas de Suavizamiento y Pronóstico: (Promedio Móvil Simple y Doble, Suavización Exponencial Simple, Suavización Exponencial Doble de Brown, Método de Holt y Método de Holt-Winters).
  • Desestacionalización de una Serie de Tiempo: Regresión y Promedio Móvil.
  • Estacionariedad Débil y Fuerte.
  • Funciones de Autocovarianza y Autocorrelación.
  • Transformaciones para obtener Estacionariedad: (Orden de integración, Prueba de Raíz Unitaria Dickey Fuller Aumentada).
  • Caminatas Aleatorias: (Ruido Blanco, Prueba Ljung-Box). 

Metodología Box - Jenkins (ARIMA)
  • Función de Autocorrelación Parcial.
  • Identificación de Modelos ARIMA. Procesos MA, Procesos AR.
  • Estimación de Modelos ARIMA. Diagnóstico y Pronóstico de Modelos ARIMA.
  • Modelos ARIMA con Estacionalidad.
  • Condiciones de Estacionariedad e Invertibilidad.
  • Criterios de información para definir número de rezagos.
  • Modelos SARIMA.
  • Pronóstico con Modelos ARIMA y SARIMA.

Modelos VAR-VEC
  • Modelos VAR: Tratamiento Multivariante de Series Temporales.
  • Causalidad en el Sentido de Granger.
  • Análisis de Cointegración: (Procedimientos de EngleGranger y de Johansen).
  • Modelo de Mecanismos de Corrección de Error MCE.
  • Interpretación de Resultados: (Función de Impulso Respuesta y Descomposición de Varianza).
  • Pronóstico

Temas Adicionales
  • Volatilidad Dinámica: EWMA (Exponential Weighted Moving Average).
  • Riesgo de Mercado: VaR Paramétrico.
  • Modelos con Volatilidad Condicional: ARCH-GARCH.
  • Técnicas de Causalidad Temporal: Correlación Cruzada.

Instructores:

Miguel Ángel Bello Bernal, Mag.
Economista de la Universidad de la Salle de Colombia, con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid - España y Certificación Internacional en Gestión Cuantitativa de Riesgo Cuantitativos (CQRM) otorgada por el Instituto IIPER (International Institute of Professional Education and Research). Instructor del Portafolio de Riesgo de Software Shop para Latinoamérica, se ha desempeñado como docente de Estadística, Toma de Decisiones y Econometría Financiera en Especialización y Maestría en diferentes universidades de Colombia.

Miller Janny Ariza
Doctorando en Análisis de Datos-Data Science Universidad Complutense de Madrid, Magíster en Economía de la Pontificia Universidad Javeriana, Lic. en Matemáticas de la Universidad Distrital, y Estadístico de la Universidad Nacional de Colombia. Se ha desempeñado en cargos de dirección en áreas de Riesgo y Modelaje en el Banco Caja Social, Consultor estadístico para entidades como UNODC-Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito, ITS soluciones estratégicas en proyectos conjuntos con el DNP (Departamento Nacional de Planeación-regalías), Investigador en estudios desarrollados por CIET (Centro de Investigación para la Epidemia del Tabaquismo) y Consultor estadístico regional en Latinoamérica y el Caribe para la Fundación Capital en proyectos de Inclusión Financiera.

Tarifas:

Mayores informes:
Entrenamientos@Software-Shop.com

Descripción:

El modelado econométrico es un arte y una herramienta de gran utilidad en el análisis descriptivo e inferencial de la información económica y financiera, los modelos teóricos desarrollados para la Economía y Finanzas son indispensables para la interpretación y el pronóstico de series financieras.

A lo largo del Entrenamiento se revisarán algunos conceptos relevantes para la comprensión de las técnicas para el modelado econométrico y su perfecta implementación con el software EViews.

Información General:

Duración:
24 Horas
Fecha Inicio:
Mie. 13 de Jun de 2018
Horarios:
Fechas:
Junio 13, 14, 15, 19, 20 y 21 de 2018

De:
4:00 pm a 8:00 pm 
Sesiones de 4 horas

Lugar:
Universidad Piloto de Colombia
Sede Postgrados Edificio S Piso II Aula 201


Ciudad:
Bogotá (Bogotá, Colombia)
Lugar:
Universidad Piloto de Colombia

Herramientas de apoyo:

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